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表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP。 不同服务不同区域的Endpoint不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 例如IAM服务在“华北-北京四”区域的Endpoint为“iam.cn-north-4
中访问所有Flink和Spark支持的数据源与输出源，如Kafka、Hbase、ElasticSearch等。 具体内容请参见《数据湖探索开发指南》。 存算分离 用户将数据存储到OBS后，DLI可以直接和OBS对接进行数据分析。存算分离的架构下，使得存储资源和计算资源可以分开申请和计费，降低了成本并提高了资源利用率。
Guest权限。关于Tenant Guest权限的介绍和开通方法，详细参见《权限策略》和《统一身份认证服务用户指南》中的创建用户组。 注意事项 如果需要查看管理员或者其他用户账号下的数据库，需要对当前用户授权（显示权限），具体请参考常用操作与系统权限关系。 数据库和表赋权对象具有层级关系，用户赋予上
0.0.0/16，单击“确定”完成安全组规则添加。 RDS和DWS实例属于同一VPC和子网下？ 是，执行7。RDS和DWS实例在同一VPC和子网，不用再重复创建增强型跨源连接。 否，执行5。RDS和DWS实例分别在两个VPC和子网下，则要分别创建增强型跨源连接打通网络。 登录DLI
function ，需要指定一个 identifier ，可指定 language tag 。 若catalog 中，已经有同名的函数注册了，则无法注册。如果 language tag 是 JAVA 或者 SCALA ，则 identifier 是 UDF 实现类的全限定名。 如果您
后续章节操作都需要在testdb数据库下进行操作。 DataSource和Hive两种语法创建OBS表的区别 DataSource语法和Hive语法主要区别在于支持的表数据存储格式范围、支持的分区数等有差异。两种语法创建OBS表主要差异点参见表1。 表1 DataSource语法和Hive语法创建OBS表的差异点 语法
Catalog提供了元数据信息，例如数据库、表、分区、视图以及数据库或其他外部系统中存储的函数和信息。 数据处理最关键的方面之一是管理元数据。 元数据可以是临时的，例如临时表、或者通过TableEnvironment注册的UDF。 元数据也可以是持久化的，例如Hive Metastore中的元数据。Catalog
分钟内没有观测到新纪录，这个窗口将会被关闭。会话时间窗口可以使用事件时间（批处理、流处理）或处理时间（流处理）。 窗口辅助函数 可以使用以下辅助函数选择组窗口的开始和结束时间戳以及时间属性。 辅助函数必须使用与GROUP BY 子句中的分组窗口函数完全相同的参数来调用 表2 窗口辅助函数表 辅助函数 说明
（可选）配置Notebook访问LakeFormation元数据 在JupyterLab中编写和调试代码。 进入JupyterLab主页后，可在“Notebook”区域下编辑和调试代码。步骤8：使用Notebook实例编写和调试代码。 约束限制 使用Notebook实例提交DLI作业必须使用弹性资源池下的通用队列。
状态码 描述 200 查询成功。 400 请求错误。 500 内部服务器错误。 错误码 调用接口出错后，将不会返回上述结果，而是返回错误码和错误信息，更多介绍请参见错误码。 父主题： 数据库相关API（废弃）
dli.user.regionName DLI队列所在的区域名。 从地区和终端节点获取，对应“区域”列就是regionName。 spark.dli.user.dliEndPoint DLI队列所在的终端节点。 从地区和终端节点获取，对应的“终端节点（Endpoint）”就是该参数取值。
createDataFrame() 方法创建的数据和read.format() 方法及read.jdbc() 方法查询的数据都为DataFrame对象，可以直接进行查询单条记录等操作（在“步骤4”中，提到将DataFrame数据注册为临时表）。 where where 方法中可传入包含and 和 or 的条件筛选
时分析、监控报告和转储等场景。 数据接入服务（Data Ingestion Service，简称DIS）为处理或分析流数据的自定义应用程序构建数据流管道，主要解决云服务外的数据实时传输到云服务内的问题。数据接入服务每小时可从数十万种数据源（如IoT数据采集、日志和定位追踪事件、网
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
"0001" 2) "330106" Q：当data-type为list时，schema-syntax为fields和array的区别是什么？ A：fields和array的不同不会导致结果不同。只是在flink建表语句中不同，fields可以是多个字段，而array需要该字段为
的VPC和子网共享给账号B。在账号B接受共享以后，账号B可以查看到共享的VPC和子网，并可以使用该共享VPC和子网创建资源。 有关共享VPC的更多信息，请参见《虚拟私有云用户指南》的“共享VPC”相关内容。 DLI使用场景 企业IT管理账号创建VPC和子网，并将该VPC和子网共享
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
自定义函数类型推导 操作场景 类型推导包含了验证输入值、派生参数和返回值数据类型。从逻辑角度看，Planner需要知道数据类型、精度和小数位数；从 JVM 角度来看，Planner 在调用自定义函数时需要知道如何将内部数据结构表示为JVM对象。 Flink 自定义函数实现了自动的
oft SQL Server 和许多其他数据库的更改实时流式传输到 Kafka 中。 Debezium 为变更日志提供了统一的格式结构，并支持使用 JSON 和 Apache Avro 序列化消息。 Flink 支持将 Debezium JSON 和 Avro 消息解析为 INSERT
的条数上限，则停止存储数据，以batch.size.entries为准，提交该批次的数据。 es.nodes.wan.only 是否仅通过域名访问es节点，默认为false。使用经典型跨源的连接地址作为es.nodes时，该参数需要配置为true；使用css服务提供的原始内网IP地址作为es
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